Как Яндекс обучает чат-ботов (например, Алису) использовать внешние факты для генерации более естественных ответов (RAG)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему генерации неестественных, безликих («плоских») или неактуальных ответов системами чат-ботов ([005],). Изобретение направлено на повышение удовлетворенности пользователей за счет формирования ответов, которые воспринимаются как более естественные, разнообразные и информативные, имитирующие человеческую речь. Патент не связан с улучшением ранжирования веб-поиска или устранением SEO-манипуляций.

Что запатентовано

Запатентован способ обучения чат-бота (например, Алисы), основанный на обогащении процесса генерации релевантными внешними фактами. Суть изобретения заключается в использовании двух ключевых компонентов: Модели семантического подобия (для поиска фактов, релевантных диалогу) и Генеративной ML-модели (для формирования ответа на основе запроса и найденного факта). Это реализация подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Как это работает

Система работает в два этапа. Во время обучения (этап точной настройки) система анализирует существующие диалоги (запрос-ответ) и использует Модель семантического подобия для поиска наиболее релевантного факта в базе знаний. Затем Генеративная модель обучается формировать ответ, принимая на вход комбинацию (объединение) запроса и этого факта. Во время использования (Inference), когда поступает новый запрос, система находит релевантный факт и генерирует обогащенный ответ на основе комбинации запроса и факта.

Актуальность для SEO

Высокая. Использование подходов RAG для улучшения качества ответов больших языковых моделей (LLM) и чат-ботов является центральным трендом в развитии NLP и Conversational AI в 2025 году. Обеспечение фактической точности и естественности ответов критически важно для современных систем.

Важность для SEO

Влияние на традиционное SEO низкое (3/10). Этот патент не относится к алгоритмам ранжирования веб-поиска. Он описывает внутренние механизмы работы чат-ботов. Прямых рекомендаций по оптимизации сайтов для лучшего ранжирования нет. Однако он имеет высокое стратегическое значение для AEO (Answer Engine Optimization), так как демонстрирует, как Яндекс использует фактические данные (извлеченные из веба) для обоснования своих AI-ответов. Это подчеркивает важность наличия на сайте авторитетного и легко извлекаемого фактического контента.

Детальный разбор

Термины и определения

BM25 / BM25+

Функции ранжирования (эвристические алгоритмы), основанные на статистике TF-IDF. В патенте упоминаются как один из методов для определения релевантности факта заданному диалогу ([0146]).

Генеративная ML-модель (Generative Model)

Модель машинного обучения (LLM), формирующая текстовый ответ. Может быть основана на архитектуре Трансформера, например, GPT-подобная модель (только декодеры) ([0127]).

Данные о фактах (Fact Data)

База данных, хранящая текстовые представления различных фактов (общеизвестных, новостных, отраслевых). Используются для обогащения контекста ([0139]).

Диалоговые данные (Dialogue Data)

Набор данных, состоящий из пар «человеческий запрос» и «человеческий ответ», используемый для обучения ([0134]).

Модель ML семантического подобия (Semantic Similarity Model / Модель вложения)

Модель (например, BERT-подобная, использующая только кодеры), которая генерирует векторные вложения (эмбеддинги) текста. Используется для определения семантической близости между диалогами и фактами (функция ретривера) ([0089],).

Векторное вложение (Vector Embedding)

Численное векторное представление текста в многомерном пространстве, где семантически близкие тексты расположены рядом.

k-ближайших соседей (k-NN)

Алгоритм, используемый для поиска наиболее близких векторных вложений в векторном пространстве. Применяется для поиска фактов, семантически близких к диалогу ([0145]).

Трансформер (Transformer)

Архитектура нейронной сети, основанная на механизмах внимания. Является основой для моделей, упомянутых в патенте ([0097]).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает метод обучения чат-бота, который можно классифицировать как обучение с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс обучения (Fine-tuning).

1. Получение диалоговых данных (Человеческий Запрос Q и Человеческий Ответ A) и данных о фактах (F).
2. Идентификация релевантного факта F_rel для каждой пары Q/A с помощью Модели семантического подобия.
3. Формирование обучающего набора данных: (Q, F_rel, Метка=A).
4. Обучение Генеративной ML-модели: на вход подается объединение (конкатенация) Q и F_rel. Модель генерирует Машинный Ответ (A_machine).
5. Оптимизация разницы (функции потерь) между A_machine и A. Цель — научить модель генерировать естественный ответ, учитывая контекст факта F_rel.

Claim 2 (Зависимый пункт): Детализирует механизм идентификации релевантного факта (Retrieval).

1. Генерация векторных вложений для всех Q, A и F с помощью Модели семантического подобия.
2. Отображение вложений в векторное пространство.
3. Идентификация релевантного факта как того, чье вложение наиболее близко к вложению Q и/или A в этом пространстве.

Claims 3-6 (Зависимые пункты): Уточняют методы поиска ближайшего факта (гибридный Retrieval).

• Упоминается применение алгоритма k-ближайших соседей (k-NN) для поиска в векторном пространстве (Dense Retrieval) (Claim 3).
• Упоминается применение эвристического алгоритма, в частности функции ранжирования BM25 (Sparse Retrieval) (Claims 4-6).

Claim 10 (Зависимый пункт): Описывает фазу применения (Inference) обученной системы.

1. Получение нового запроса пользователя (Q_new).
2. Идентификация релевантного факта (F_new) для Q_new (Retrieval).
3. Подача объединения Q_new и F_new в Генеративную модель для формирования финального ответа (Generation).

Где и как применяется

Важно отметить, что данный патент не применяется к стандартным слоям веб-поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING, BLENDER) в контексте ранжирования сайтов в поисковой выдаче.

Он применяется в рамках Систем Чат-ботов и Виртуальных Ассистентов (например, Яндекс Алиса) и потенциально в системах генерации прямых ответов (Колдунщики/Wizards).

Технологии, описанные в патенте, задействуют компоненты, связанные с:

• QUERY PROCESSING (Понимание Запросов): На этом этапе запрос пользователя преобразуется в векторное вложение с помощью Модели семантического подобия.
• Information Retrieval (Поиск информации / Retrieval): Система выполняет поиск в базе фактов (не в веб-индексе) для нахождения релевантного контекста. Для этого используются гибридные методы: векторный поиск (k-NN) и/или эвристики (BM25).
• NLP/NLG (Генерация Ответа / Generation): Генеративная модель использует полученный запрос и найденный факт для формирования финального текстового ответа.

На что влияет

• Качество диалоговых систем: Основное влияние — повышение естественности и информативности ответов чат-ботов.
• Типы контента (Источники фактов): Влияет на то, какой контент используется в качестве источника знаний. Предпочтение отдается справочным ресурсам (упоминается Wikipedia), новостным порталам (Yandex.News) и другим источникам достоверной информации ([0140]).
• Тематики: Применимо ко всем тематикам, особенно к тем, где важна актуальность (новости) или точность (YMYL).

Когда применяется

Алгоритм применяется в двух ключевых фазах:

• Фаза Обучения (Training Phase): Офлайн-процесс. Включает этап Предобучения (на чистых диалогах) и этап Точной настройки (Fine-tuning на диалогах, обогащенных фактами), который является ядром патента.
• Фаза Использования (In-use Phase / Inference): В реальном времени при получении запроса от пользователя для поиска актуального факта и генерации ответа (Claim 10).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обучение (Точная настройка / Fine-tuning)

1. Сбор данных: Получение диалоговых данных (Q/A пары) и данных о фактах (F).
2. Подготовка векторов: (Если используется векторный поиск) Генерация векторных вложений для всех Q, A и F с помощью Модели семантического подобия.
3. Идентификация релевантных фактов (Retrieval): Для каждой пары (Q, A) находится наиболее релевантный факт F_rel. Используется один или оба метода:
   • Метод 1 (Dense Retrieval): Поиск ближайшего векторного вложения с помощью k-NN.
   • Метод 2 (Sparse Retrieval): Ранжирование фактов с помощью BM25.
4. Подготовка обучающих данных: Формирование обучающих объектов вида (Q, F_rel, Метка=A).
5. Объединение входа: Создание объединенного представления (например, конкатенация текстов или вложений) для Q и F_rel.
6. Обучение генерации (Generation): Подача объединенного входа в Генеративную модель для формирования машинного ответа A_machine.
7. Оптимизация: Минимизация функции потерь между A_machine и целевым человеческим ответом A.

Процесс Б: Применение (Inference)

1. Получение запроса: Прием нового запроса пользователя Q_new.
2. Поиск факта (Retrieval): Поиск наиболее релевантного факта F_new в базе данных.
3. Объединение входа (Augmentation): Создание объединенного представления Q_new и F_new.
4. Генерация ответа (Generation): Подача объединенного входа в обученную Генеративную модель для формирования финального ответа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Поскольку патент описывает обучение чат-бота, стандартные SEO-факторы (ссылочные, технические, поведенческие на выдаче) здесь не применяются.

• Контентные факторы:
  • Текстовые представления человеческих диалогов (запросы и ответы), собранные из общедоступных источников (соцсети, форумы, литература) ([0135]).
  • Текстовые представления фактов. Источники включают справочные ресурсы (Wikipedia, Britannica), новостные порталы (Yandex.News) и другие ([0140]).
• Временные факторы: Упоминается, что база фактов может регулярно обновляться (ежедневно, еженедельно), чтобы поддерживать актуальность знаний ([0141]).

Какие метрики используются и как они считаются

• Векторные вложения (Эмбеддинги): Численные представления текста, генерируемые Моделью семантического подобия (упоминается BERT-подобная архитектура).
• Семантическая близость (Vector Similarity): Ключевая метрика для этапа Retrieval. Рассчитывается как близость соответствующих вложений в многомерном пространстве.
• k-NN (k-ближайших соседей): Алгоритм для эффективного поиска ближайших вложений (Dense Retrieval).
• BM25 / BM25+: Статистическая функция ранжирования (Sparse Retrieval). Упоминается как альтернативный или дополнительный метод поиска фактов ([0146]).
• Функция потерь (Loss Function): Используется на этапе обучения для измерения разницы между сгенерированным и эталонным ответом (например, кросс-энтропия).
• Алгоритмы машинного обучения: Используются модели на базе архитектуры Трансформер. Для генерации может использоваться модель без кодера (Decoder-only, аналог GPT).

Выводы

1. Фокус на Conversational AI и RAG: Патент не имеет отношения к алгоритмам ранжирования сайтов в веб-поиске. Он описывает реализацию архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation) для обучения чат-ботов (Алисы).
2. Цель — Естественность через Факты: Основная задача — сделать ответы чат-бота более естественными и информативными за счет интеграции внешнего контекста (фактов).
3. Гибридный подход к поиску фактов (Retrieval): Яндекс использует комбинацию современных методов Dense Retrieval (векторная близость, k-NN) и классических методов Sparse Retrieval (BM25) для поиска релевантных знаний.
4. Метод обучения (Fine-tuning): Ключевой механизм — точная настройка генеративной модели на входе, представляющем собой конкатенацию запроса и извлеченного факта.
5. Важность источников фактов: Эффективность системы зависит от качества и актуальности базы фактов, которая наполняется из веба (справочники, новости).

Практика

Этот патент описывает внутренние процессы обучения чат-ботов Яндекс и не дает прямых рекомендаций для SEO-продвижения сайтов в поисковой выдаче. Однако он критически важен для понимания стратегии AEO (Answer Engine Optimization) и того, как Яндекс использует контент для своих AI-систем.

Best practices (это мы делаем)

• Создание четкого и верифицируемого фактического контента: Поскольку Яндекс собирает «Данные о фактах» из веба (упоминаются Wikipedia, новостные порталы), наличие авторитетного, точного и ясно изложенного контента повышает вероятность того, что ваш сайт станет источником знаний для RAG-систем.
• Оптимизация под семантический поиск и извлечение сущностей: Убедитесь, что факты на вашем сайте легко извлекаются. Используйте четкие определения, списки, таблицы и микроразметку (Schema.org). Модель семантического подобия должна легко определять релевантность вашего контента запросам.
• Актуальность информации: Патент упоминает регулярное обновление базы фактов ([0141]). Поддержание актуальности информации на сайте (особенно в YMYL и новостных нишах) критически важно для того, чтобы оставаться надежным источником.
• Учет гибридного поиска: Поскольку для поиска фактов может использоваться и BM25, и векторный поиск, контент должен быть оптимизирован под оба подхода: содержать релевантные ключевые слова и быть семантически полным.

Worst practices (это делать не надо)

• Публикация неверифицируемой или двусмысленной информации: Контент, содержащий неточные данные или мнения под видом фактов, не будет использоваться как надежный источник знаний.
• «Водянистый» контент и сложная структура: Если факты «закопаны» в тексте без четкой структуры, они не будут эффективно извлечены системой ретривера.
• Игнорирование актуальности: Публикация устаревших данных приведет к исключению контента из актуальной базы фактов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Яндекса на развитие генеративных моделей и RAG-подходов. В контексте эволюции поиска в сторону генеративных ответов (AI Overviews), источники фактов приобретают критическое значение. Долгосрочная SEO-стратегия (AEO) должна фокусироваться на авторитетности (E-E-A-T) и точности контента, чтобы сайт выступал в качестве надежного источника знаний для AI-систем Яндекса.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация контента для использования в качестве факта (AEO)

1. Цель: Стать источником фактов для чат-бота по теме «Киноиндустрия».
2. Действие SEO: Публикация на авторитетном кино-сайте краткой новости: «28 февраля 2023 года шоу «Cunk on Earth» получило рейтинг 8,1 на IMDB». Текст четкий и содержит сущности и факты.
3. Работа системы (Индексация фактов): Яндекс индексирует эту новость и добавляет ее в Базу Фактов. Модель семантического подобия создает векторное вложение.
4. Работа системы (Inference): Пользователь спрашивает Алису: «Что посмотреть из нового с высоким рейтингом?».
5. Retrieval: Система находит в базе факт о «Cunk on Earth» как релевантный (близкий вектор).
6. Generation: Алиса отвечает: «Могу порекомендовать «Cunk on Earth». Кстати, у него рейтинг 8,1 на IMDB по состоянию на февраль 2023 года.»

Вопросы и ответы